在前面的example中，我们知道定义一个Item类很简单，只要继承scrapy.Item,然后添加几个类型为scrapy.Field的对象作为类属性，就像下面这样
import scrapyclass Product(scrapy.Item): name = scrapy.Field() price = scrapy.Field() stock = scrapy.Field() last_updated = scrapy.Field(serializer=str)
前面我们使用Item的方法也很简单，就像使用一个Dict一样来使用Item。例如在最初的那个spider中:
torrent = TorrentItem()torrent['url'] = response.urltorrent['name'] = response.xpath("//h1/text()").extract()torrent['description'] = response.xpath("//div[@id='description']").extract()torrent['size'] = response.xpath("//div[@id='specifications']/p[2]/text()[2]").extract()
这里有几个问题：
上面的name, price, stock,last_updated真的是类属性吗？
2. 为什么可以像使用字典一样使用Item的实例 ？
3. Filed有什么用？
按着ctrl键，鼠标放在scrapy.Item上，点进去，答案立马呈现在眼前。
item.py源码
"""Scrapy Item See documentation in docs/topics/item.rst""" from pprint import pformatfrom UserDict import DictMixin from scrapy.utils.trackref import object_ref class BaseItem(object_ref): """Base class for all scraped items.""" pass class Field(dict): """Container of field metadata""" class ItemMeta(type): def __new__(mcs, class_name, bases, attrs): fields = {} new_attrs = {} for n, v in attrs.iteritems(): if isinstance(v, Field): fields[n] = v else: new_attrs[n] = v cls = super(ItemMeta, mcs).__new__(mcs, class_name, bases, new_attrs) cls.fields = cls.fields.copy() cls.fields.update(fields) return cls class DictItem(DictMixin, BaseItem): fields = {} def __init__(self, *args, **kwargs): self._values = {} if args or kwargs: # avoid creating dict for most common case for k, v in dict(*args, **kwargs).iteritems(): self[k] = v def __getitem__(self, key): return self._values[key] def __setitem__(self, key, value): if key in self.fields: self._values[key] = value else: raise KeyError("%s does not support field: %s" % (self.__class__.__name__, key)) def __delitem__(self, key): del self._values[key] def __getattr__(self, name): if name in self.fields: raise AttributeError("Use item[%r] to get field value" % name) raise AttributeError(name) def __setattr__(self, name, value): if not name.startswith('_'): raise AttributeError("Use item[%r] = %r to set field value" % (name, value)) super(DictItem, self).__setattr__(name, value) def keys(self): return self._values.keys() def __repr__(self): return pformat(dict(self)) def copy(self): return self.__class__(self) class Item(DictItem): __metaclass__ = ItemMeta 类Item继承了DictItem，类Item的类实例是由ItemMeta创建的。（关于Python元类的内容可以参考<<Python核心编程>>）
类DictItem模仿了dict的一些方法，并继承了DictMinx使它具有了类似字典的API
ItemMeta的__new__方法就做了两件事：1.将类型为scrapy.Field的属性放入字典fields中。2.将其它属性放入字典new_attrs中。
所以 name, price, stock,last_updated已经不再是类属性，而是被包含在了类属性fields中。
再看scrapy.Field到底是什么
class Field(dict): """Container of field metadata"""
不是别的，就是原原本本的dict,只不过换了个名字
Filed的作用是（见官方文档）：
对象指明了每个字段的元数据(metadata)。例如下面例子中 last_updated 中指明了该字段的序列化函数。
您可以为每个字段指明任何类型的元数据。 对象对接受的值没有任何限制。也正是因为这个原因，文档也无法提供所有可用的元数据的键(key)参考列表。 对象中保存的每个键可以由多个组件使用，并且只有这些组件知道这个键的存在。您可以根据自己的需求，定义使用其他的 键。 设置 对象的主要目的就是在一个地方定义好所有的元数据。 一般来说，那些依赖某个字段的组件肯定使用了特定的键(key)。您必须查看组件相关的文档，查看其用了哪些元数据键(metadata key)。
官方文档：